vEDS 代谢表型研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕血管型 Ehlers-Danlos 综合征(vEDS)的代谢表型研究,属于循环系统疾病 / 其他分类

Cambridge University Hospitals NHS Foundation TrustCambridge University Hospitals NHS Foundation Trust
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Vascular Ehlers-Danlos SyndromeVascular Ehlers Danlos SyndromeVascular EDS (vEDS)
Metabolic Phenotyping in vEDS

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

vEDS 代谢表型研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕血管型 Ehlers-Danlos 综合征(vEDS)的代谢表型研究,属于循环系统疾病 / 其他分类。vEDS 由 COL3A1 基因改变引起,除血管脆弱外,早期证据提示其可能影响脂肪组织,增加胰岛素抵抗和糖尿病等风险。数据可用于探索 vEDS 患者脂肪储存与利用异常、代谢并发症关联及相关机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:血管型 Ehlers-Danlos 综合征、血管型 Ehlers Danlos 综合征、血管型 EDS(vEDS)。本研究将调查血管型 Ehlers-Danlos 综合征(vEDS)患者——一种罕见的遗传性疾病——在身体储存和利用脂肪(脂肪组织)的方式上是否存在问题。vEDS 由 COL3A1 基因的改变引起,该基因编码一种对许多组织结构重要的蛋白质。虽然 vEDS 最著名的是使血管脆弱,但有一些早期证据表明它也可能影响脂肪组织,并增加胰岛素抵抗(身体对胰岛素反应不当)和糖尿病等问题的风险。脂肪组织对维持身体健康很重要。它储存多余能量,但也向其他器官发送信号。如果脂肪组织不能扩张或正常工作,脂肪反而可能在肝脏或肌肉中堆积,导致 hi

【主题与分类】

主题标签:Vascular Ehlers-Danlos Syndrome、Vascular Ehlers Danlos Syndrome、Vascular EDS (vEDS)。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07516496

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数据说明

疾病:血管型埃勒斯-当洛斯综合征、血管型埃勒斯当洛斯综合征、血管型EDS(vEDS)。本研究将探讨血管型埃勒斯-当洛斯综合征(vEDS)患者——一种罕见的遗传性疾病——在身体储存和利用脂肪(脂肪组织)方面是否存在问题。vEDS由COL3A1基因的变异引起,该基因编码的蛋白质对多种组织的结构至关重要。虽然vEDS最为人熟知的是导致血管脆弱,但已有一些早期证据表明它也可能影响脂肪组织,并增加胰岛素抵抗(即身体对胰岛素反应不正常)和糖尿病等问题的风险。脂肪组织对维持身体健康十分重要。它储存多余的能量,同时也会向其他器官发送信号。如果脂肪组织无法扩张或正常运作,脂肪便可能转而堆积在肝脏或肌肉中,导致高血糖、高胆固醇,以及更高的糖尿病和心脏病风险。在本研究中,我们将邀请12至17名经基因确诊的vEDS成人参与,同时纳入一组在年龄、性别和体重方面相匹配的无vEDS对照组。

参与者将在剑桥的Addenbrooke’s医院进行一次研究访视。他们将接受体脂分布测量(使用DEXA扫描)、肝脏扫描、血液检测,以及标准口服葡萄糖耐量试验(饮用含糖饮料并在饮用前后采集血样)。部分参与者还可选择在局部麻醉下提供一小块脂肪活检,以便对组织结枸进行更详细的分析。主要目的是观察vEDS患者与无vEDS者相比,是否在脂肪分布和胰岛素敏感性方面表现出变化。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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